q1  cum sum = cumulative sum 比如 cumsum(1:4)  ==> 1,3,6,10
q2 v<-rexp(50000,3)
     prop<-length(v[v<1])/length(v)
q3 我不会模拟法,我觉得应该是这样的
randnum = 50000
a <- rexp(randnum , 1/3)
b <- rexp(randnum , 1/6)
c <- vector(length = randnum)
for (i in 1:randnum){
    c[i] = min(a[i], b[i])
}
hist(c)  ## 可以看到,c也应该大概是个exp分布
         ## 然后应该曲线拟合,然后再求rate吗?我不清楚
mean(c)
sd(c)